2、大數據主要學什么?大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟件開發、云計算等前沿技術等。
3、大數據技術與應用專業的學生需要學習的內容有面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、數據庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平臺搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。" />

動画エロタレストはエロ

<legend id="y9bjt"></legend>

大數據技術是干嘛的(主要學什么)

哼哈百家事 2022-11-15 22:33:10 投稿 瀏覽:133
1、大數據技術一般指的是大數據技術與應用專業,需要學習大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟件開發、云計算等前沿技術。
2、大數據主要學什么?大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟件開發、云計算等前沿技術等。
3、大數據技術與應用專業的學生需要學習的內容有面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、數據庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平臺搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

大數據發展到今天,已經是越來越成熟,無論是大型互聯網公司,還是小型的創業公司,都能看見大數據的身影。那么,學習大數據必須掌握哪些核心技術?下面一起來看吧!

01 數據采集與預處理

數據采集就是將這些包括移動互聯網數據、社交網絡的數據等各種來源的數據,寫入數據倉庫中,把零散的數據整合在一起,對這些數據進行綜合分析。

Flume NG作為實時日志收集系統,支持在日志系統中定制各類數據發送方,用于收集數據,同時,對數據進行簡單處理,并寫到各種數據接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。

NDC,Netease Data Canal,直譯為網易數據運河系統,是網易針對結構化數據庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平臺化解決方案。

Logstash是開源的服務器端數據處理管道,能夠同時從多個來源采集數據、轉換數據,然后將數據發送到您最喜歡的 “存儲庫” 中。

Sqoop,用來將關系型數據庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具,可以將一個關系型數據庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中,也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型數據庫(例如Mysql、Oracle)中。

Strom集群結構是有一個主節點(nimbus)和多個工作節點(supervisor)組成的主從結構,主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉,nimbus與supervisor都是Storm提供的后臺守護進程,之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。

Zookeeper是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協調服務,提供數據同步服務。

02 數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架,專為離線和大規模數據分析而設計,HDFS作為其核心的存儲引擎,已被廣泛用于數據存儲。

HBase,是一個分布式的、面向列的開源數據庫,可以認為是hdfs的封裝,本質是數據存儲、NoSQL數據庫。

Phoenix,相當于一個Java中間件,幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型數據庫一樣訪問NoSQL數據庫HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器,可為上層應用提供統一的資源管理和調度,它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。

Mesos是一款開源的集群管理軟件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis是一種速度非??斓姆顷P系數據庫,可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射,可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬盤中,使用復制特性來擴展性能,還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas是一個位于應用程序與MySQL之間的中間件。

Kudu是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎,Kudu擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念,它運行在普通的服務器上、可分布式規?;渴?、并且滿足工業界的高可用要求。

03 數據清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎,用于大規模數據集的并行計算,”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”,是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多,需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜,這個時候就需要任務調度系統,比如oozie或者azkaban,對關鍵任務進行調度和監控。

04 數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序,可以將結構化的數據映射為一張數據庫表,并提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Hive是為大數據批量處理而生的,Hive的出現解決了傳統的關系型數據庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸。

Impala是對Hive的一個補充,可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop,用來進行大數據實時查詢分析。

Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的特點,它將Job中間輸出結果保存在內存中,從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具,包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索服務器。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎,基于Lucene的搜索服務器,可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。

05 數據可視化

對接一些BI平臺,將分析得到的數據進行可視化,用于指導決策服務。主流的BI平臺比如,國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,國內的SmallBI和新興的網易有數等。

大數據技術的體系龐大且復雜,每年都會涌現出大量新的技術,目前大數據行業所涉及到的核心技術主要就是:數據采集、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。


「版權聲明:圖文來源網絡,侵權聯系即刪,多謝」

動画エロタレストはエロ
<legend id="y9bjt"></legend>